全域运营投放干货：数据悖论下，电商ROI与小红书种草的有机融合

脸蛋发红

在电商平台，一直都是靠各种数据评估ROI。但如果将小红书的种草和ROI结合，会不会更好评估具体效果？这篇文章，我们来看看作者的思路。

一、数据思维在电商中的现状与问题

1. 数据评估指标的主导地位


在电商领域，品牌企业通常依赖转化率、搜索量高低、ROI（投资回报率）、CPC（每次点击成本）等数据指标来评估营销效果。这些指标看似能提供清晰的决策依据，例如，老板期望转化率从 5% 提升到 10%，或者要求 ROI 达到 2-3。然而，在实际操作中，这种依赖数据的方式却面临诸多挑战。

2. 数据打通的困境


1）站外导流与监测问题

站外导流促销时，常出现站外进站流量与站内监测流量严重不匹配的情况，如站外进站有 1000 流量，站内只能监测到 100。官方微博发帖受限，不能带链接和提及官方旗舰店，否则限流，影响站外流量引入和监测。

2）跨平台数据流通阻碍

天猫站外全链路数据即使开通 unidesk，也局限于阿里生态系范围。抖音转发到微信被禁止，淘宝跳转站外被禁止，微信跳转淘宝只能通过淘口令且损失巨大，小红书数据与天猫数据也存在差异。这些限制导致全链路数据难以打通，影响了企业对真实流量和营销效果的全面把握。

3. 数据的误导性


1）平台流量结构的真实性存疑

以某友商后台流量数据为例，其流量结构显示淘内免费访客数占比高达 80.64%，手淘搜索占 52.42% 等。但平台基本规则是只计算最后一个流量节点的来源，这可能导致数据偏差，如品牌从外网进入天猫的流量会被算成天猫带来的流量，使平台流量 ROI 数据看似更优，而实际情况可能并非如此，从而误导企业对流量来源和效果的判断。

2）主播流量来源的复杂性

主播的流量分配发生了很大变化，不再单纯取决于主播的努力程度。普通主播可能依赖每天长时间直播获取残余流量；崛起阶段的主播，其流量往往是品牌支付的坑位费投流带来的；头部主播的流量也离不开坑位费投流以及品牌传播带来的人流。这意味着不能简单认为主播的转化效率高是因为其自身能力，品牌在与主播合作时需要更谨慎评估投入产出。

二、数据悖论下电商营销的常见误区

1. ROI 认知误区


1）高 ROI 背后的真相

有些品牌 ROI 看似很高，如达到 4 – 5，但当进一步分析其投放占比、新客和老客 ROI 等情况时，会发现问题。例如，某品牌总 ROI 为 4，直通车 ROI 为 1.8，总投放量占年度销售额 40%，新客 ROI 为 1.5，老客 ROI 为 6。这表明高 ROI 可能是老客复购等因素支撑，不能单纯归功于投放效果。

2）低 ROI 与放量投入

当 ROI 只有 1.2 时，财务可能认为亏本而拒绝批预算。但实际上，应计算年度复购率来确定真实 ROI。如真实 ROI = 某次投放的新客 ROI * 年度复购系数，若新客 ROI 为 1.2，年度复购系数为 3，则真实 ROI 为 3.6，说明不能仅因短期低 ROI 就放弃投放，而应综合考虑长期价值。

2. 转化率提升的局限


1）转化率跃升的条件

转化率通常只有在主播大流量涌入、私域流量大流量涌入、品牌突然成为引爆单品等情况下才可能实现层级跃升，否则无论做何种优化，转化率往往只有微量提升或下降。

2）转化率变化的复杂性

例如，流量增加十倍时，转化率可能下降一倍；转化率下降时，若利润能维持且复购多，也不一定是坏事；人群扩大时，大概率转化会下降。所以不能简单追求转化率的提升，而应综合考虑其他因素。

3. 新客与老客数据的模糊


1）数据区分的困难

企业往往难以清楚回答新客和老客分别的转化率、ROI、获客成本、客流量等问题，而通常只能得到合并后的转化率、ROI 等数据，这使得企业难以精准评估不同客群的营销效果和价值。

2）数据不区分的影响

不区分单月新客老客在一定程度上影响不大，但从长期和精准营销角度看，不利于企业针对不同客群制定差异化策略，如优化新客获取成本或提高老客复购率等。

4. 投放效果广告的陷阱


1）平台问题导致效果不佳

即使投放效果广告时人群和标签选择正确，仍可能因平台问题导致 ROI 很低。例如，初创和新兴品牌在流量池中的位置不利，投放同样费用，转化率比头部品牌低 3 – 5 倍，且容易陷入投放标签陷阱，因为平台流量分配不均，很难通过纯投流快速发展。

2）数据银行分析的必要性

投放完毕后，企业应通过数据银行查看平台给予的实际人群，以了解投放效果不佳的真正原因，避免盲目调整投放策略而不解决根本问题。

三、小红书在数据悖论下的优势与价值

1. 数据和流量算法优势


1）转发路径与流量分配

小红书能方便地转发到微信，实现更好的转发路径。其流量分配更倾向于内容而非广告，效果广告 + 内容的碾压式投放还未像抖音那样竞争激烈，这为品牌提供了相对公平的流量获取机会。

2）搜索词指引与可视化场景

小红书的搜索词指引能让有引导需求的用户更易看到相关内容，其各种生活场景的可视化百度系统已形成，用户需求可直接指向内容，有助于提高品牌曝光和产品推广的精准度。

2. 跨平台链路监测与成本优势


1）链路监测能力

小红书具有小红盟的跨平台链路监测功能，能在一定程度上帮助品牌了解站外流量引入后的转化情况，弥补了部分全链路数据打通的不足。

2）博主成本优势

博主单位成本处于低门槛阶段，对于预算有限的品牌来说，在小红书合作博主进行推广相对更具性价比，可在控制成本的同时扩大品牌影响力。

3. 小红书实操经验与策略


1）选达人策略

选达人时不能偷懒，要综合考虑匹配度（包括博主笔记类目、博主人设等）、数据表现（笔记数据、粉丝特点等）、平台推荐等多方面因素，确保达人与品牌和产品高度契合，以提高推广效果。

2）搜索词策略

品牌需搞清楚自身各种词（产品词、功效词、昵称词、场景词等）的搜索指数，了解在各词的排位，维护和讨论搜索词策略系统，以便更好地优化内容和投放策略，提高在小红书上的搜索曝光和流量获取。

3）KOC 利用策略

可将渠道人员（如客服、导购、销售、私域小 leader 等）培养成小红书 KOC，他们真实、懂产品、懂用户需求，且用户人群和搜索人群相似，能为品牌带来更真实有效的推广内容和口碑传播。

4）投流与内容创作平衡

品牌不应只做博主不投流或只投流不做博主，好的搜索词和互动内容需要投流，但也要确保博主的互动和阅读数据良好才进行投流，同时要合理分配投流和博主的预算比例。此外，不能只依赖小红书，也要进行其他渠道（如抖音、天猫等）的营销，并且注重提高人群总量和知名度的 Branding 投放。

5）流量观察与选号技巧

品牌可通过多种方式观察流量，如配置小红心监测导流情况，将小红书搜索词词库的词加总观察，对比竞品搜索情况，观察电商平台流量和人群变化，注意规避传统电商平台的流量截胡等。在选号方面，要明确选号目的（如追求低 CPE），谨慎对待 50 万粉以上的大号投放，仔细甄别 MCN 机构的批量内容号，不能只依赖第三方，自身要投入时间和精力进行选号。

四、电商营销的综合策略与发展方向

1. 正确看待数据


1）数据的两面性

数据本身没错，但全链路数据打通困难，且真实数据可能因平台规则等因素产生误导。企业不能盲目依赖数据，要认识到数据的局限性，避免因数据误判而做出错误决策。

2）综合评估营销效果

除了关注传统数据指标，企业应更深入分析数据背后的因素，如流量结构的真实性、主播流量来源、新客老客的细分数据等，结合市场趋势、品牌定位、消费者需求等多方面因素，综合评估营销效果，制定更科学合理的营销策略。

2. 多渠道融合与品牌建设


1）小红书与其他平台协同

小红书可作为电商营销的重要补充渠道，与传统电商平台（如天猫、淘宝等）和其他社交平台（如抖音等）协同发展。利用小红书的内容优势和流量算法，吸引新客、提升品牌知名度，再引导用户到其他平台进行购买转化，形成全渠道营销闭环。

2）品牌形象塑造与长期发展

品牌建设是一个长期过程，不是一锤子买卖。企业应通过线上线下全渠道投放和传播，包括传统媒体、电商互动连接媒体等多触点投放，塑造品牌形象，提高品牌力。注重适配人群的多触点投放，培养复购品牌人群，从流量思维向品牌思维转变，实现可持续发展。

3. 精准营销与用户运营


1）精准定位目标用户

基于对数据的深入分析和市场调研，精准定位目标用户群体，了解其需求、兴趣、消费习惯等，为制定个性化营销策略提供依据。例如，根据小红书上不同用户对搜索词的使用和关注，针对性地优化产品内容和推广方式。

2）用户运营与口碑传播

注重用户运营，通过提供优质产品和服务，鼓励用户生成内容（UGC），如用户评价、晒单等，形成良好口碑传播。利用小红书 KOC 等资源，引导用户参与互动，提高用户粘性和忠诚度，以用户为中心推动品牌发展。

4. 适应市场变化与创新


1）关注市场动态与趋势

电商市场变化迅速，企业应密切关注市场动态和趋势，如新兴消费趋势、平台政策调整、竞争对手策略变化等，及时调整营销策略，保持竞争力。例如，随着消费者对精神消费和情绪消费需求的增加，品牌可推出更具情感价值的产品和营销活动。

2）营销创新与差异化竞争

不断创新营销方式和手段，如结合热门 IP 进行跨界营销、利用新技术（如虚拟现实、增强现实等）提升用户体验等，实现差异化竞争。在小红书等平台上，通过创意内容和独特的推广方式吸引用户关注，脱颖而出。

在数据悖论下，电商营销面临诸多挑战，但也有机遇。企业需正确认识数据，充分发挥小红书等平台的优势，制定综合营销策略，注重品牌建设、精准营销和创新，以适应市场变化，实现可持续发展。

作者：徐礼昭

本文由 @徐礼昭商业评论 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

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